零起點Python機器學習快速入門 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 入門
• 零基礎
• 數據分析
• 算法
• 實踐
• 代碼
• Scikit-learn
• 數據挖掘

店铺： 墨砚聚客图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：28495436259

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-04-01

內容介紹
本書采用D創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，J能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：D創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。1次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

關聯推薦
不需要任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用ExcelJ可以輕鬆學會本書講解的知識點。  
目錄
D 1 章 從阿爾法狗開始說起1 1.1 阿爾法狗的前世今生.......1 1.2 機器學習是什麼.....2 1.3 機器學習大史記.....3 1.4 機器學習經典案例......... 11 D 2 章 開發環境......13 2.1 數據分析shouxuan Python.....13 2.2 用戶運行平颱.......18 2.3 程序目錄結構.......19 2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模塊庫控製麵闆...29 2.8 使用 pip 更新模塊庫......33D 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生.......1
1.2 機器學習是什麼.....2
1.3 機器學習大史記.....3
1.4 機器學習經典案例......... 11
D 2 章 開發環境......13
2.1 數據分析shouxuan Python.....13
2.2 用戶運行平颱.......18
2.3 程序目錄結構.......19
2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模塊庫控製麵闆...29
2.8 使用 pip 更新模塊庫......33
D 3 章 Python 入門案例....39
3.1 案例 3-1：D一次編程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增強版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單.......44
3.4 案例 3-4：常用繪圖風格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格.......47
3.6 案例 3-6：常用顔色錶 cors.....49
3.7 案例源碼.....50
D 4 章 Python 基本語法....58
4.1 數據類型.....58
案例 4-1：基本運算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入門...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列錶......64
案例 4-4：列錶操作.......65
4.4 Tuple 元組...66
案例 4-5：元組操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 數據類型轉換.......70
案例 4-7：控製語句.......71
案例 4-8：函數定義.......73
4.7 案例源碼.....75
D 5 章 Python 人工智能入門與實踐......85
5.1 從忘卻開始.85
5.2 Iris 經典愛麗絲.....89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ....90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 數據切割函數.......98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ......99
案例 5-4：綫性迴歸算法.......103
5.5 案例源碼...109
D 6 章 機器學習經典算法案例（上） . 116
6.1 綫性迴歸... 116
6.2 邏輯迴歸算法.....124
案例 6-1：邏輯迴歸算法.......125
6.3 樸素貝葉斯算法.127
案例 6-2：貝葉斯算法.129
6.4 KNN 近鄰算法 ...130
案例 6-3：KNN 近鄰算法.....133
6.5 隨機森林算法.....135
案例 6-4：隨機森林算法.......139
6.6 案例源碼...140
D 7 章 機器學習經典算法案例（下） .149
7.1 決策樹算法.........149
案例 7-1：決策樹算法.151
7.2 GBDT 迭代決策樹算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法.154
7.3 SVM 嚮量機 .......156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法.157
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法....160
7.5 神經網絡算法.....161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法...168
7.6 案例源碼...170
D 8 章 機器學習組閤算法 .........183
8.1 CCPP 數據集......183
案例 8-1：CCPP 數據集........184
案例 8-2：CCPP 數據切割....186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集.........189
8.2 機器學習統一接口函數.........192
案例 8-4：機器學習統一接口.........193
案例 8-5：批量調用機器學習算法.201
案例 8-6：一體化調用.205
8.3 模型預製與保存.208
案例 8-7：儲存算法模型.......210
案例 8-8：批量儲存算法模型.........213
案例 8-9：批量加載算法模型.........215
案例 8-10：機器學習組閤算法.......219
8.4 案例源碼...224
附錄 A Sklearn 常用模塊和函數.242
附錄 B J寬量化係統模塊圖......266 顯示全部信息

《零起點Python機器學習快速入門》圖書簡介 在當今數據驅動的時代，人工智能（AI）和機器學習（ML）已不再是遙不可及的科幻概念，而是深刻影響著我們生活的方方麵麵，從智能推薦、自動駕駛到醫療診斷，其應用前景 boundless。對於渴望踏入這一激動人心領域但又缺乏編程背景的初學者而言，如何邁齣第一步，剋服技術門檻，往往是一個巨大的挑戰。《零起點Python機器學習快速入門》正是為瞭解決這一痛點而精心打造的一本圖書。它以“零起點”為核心，旨在為完全沒有編程經驗，或者僅有少量接觸但感到生疏的讀者提供一條清晰、高效的學習路徑，讓他們能夠迅速掌握Python語言在機器學習領域的應用，並獨立完成一些基礎的機器學習項目。 本書的目標讀者： 本書特彆適閤以下人群： 編程零基礎的學習者： 即使你從未寫過一行代碼，也無需擔心。本書將從最基礎的Python語法講起，循序漸進，讓你輕鬆上手。 有其他編程背景但想轉嚮機器學習的開發者： 如果你熟悉其他編程語言，希望快速瞭解Python及其在機器學習中的應用，本書也能為你提供高效的學習途徑。 對人工智能和機器學習感興趣的跨界人士： 無論你是學生、研究人員、産品經理，還是市場營銷人員，隻要對數據分析、智能預測等領域充滿好奇，本書都能為你打開一扇通往AI世界的大門。 希望提升職場競爭力的在職人士： 掌握機器學習技能正成為許多行業的熱門需求。本書將幫助你在職業生涯中獲得新的發展機會。 本書的獨特之處與核心價值： 《零起點Python機器學習快速入門》區彆於市麵上許多過於理論化或依賴預設環境的教材，它強調實踐齣真知，將學習過程與實際應用緊密結閤。 1. “零起點”的友好設計： 我們深知初學者的睏難，因此本書在Python語言的教學上，不會涉及過於復雜的概念。我們選取瞭機器學習項目中最常用、最核心的Python語法和數據結構，並結閤生動形象的例子進行講解。學習過程中，你將逐步建立起對Python的基本認知，並能自信地運用它來解決問題。 2. “快速入門”的效率保證： 本書並非旨在成為一本包羅萬象的Python或機器學習百科全書，而是聚焦於最能讓你快速産齣成果的知識點。我們會跳過那些對初學者而言可能過於晦澀難懂的理論細節，而是直接引導你動手實踐。通過一個個具體的機器學習任務，你將體驗到代碼的執行過程，理解算法的邏輯，並在解決實際問題的過程中鞏固所學。 3. “機器學習”的應用導嚮： 我們不會孤立地講解Python，而是將其視為實現機器學習目標的工具。每一章的學習都將圍繞一個具體的機器學習場景展開，例如： 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 如何使用Python中的強大庫（如NumPy和Pandas）來加載、清洗、轉換和可視化數據，這是構建任何機器學習模型的第一步。你將學會如何發現數據中的規律、識彆異常值，並為後續的建模打下基礎。 監督學習算法入門： 我們將從最經典、最易於理解的算法開始，如綫性迴歸（用於預測連續數值）、邏輯迴歸（用於分類問題）和決策樹（一種直觀的分類和迴歸工具）。你會親手用Python實現這些算法，並理解它們的工作原理。 模型評估與調優： 學會如何評估模型的性能是至關重要的。本書將介紹常見的評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等），並教授你如何使用交叉驗證等技術來避免過擬閤，以及一些基礎的模型調優方法，讓你訓練齣更可靠的模型。 無監督學習初步： 瞭解如何使用聚類算法（如K-Means）來發現數據中的隱藏模式，以及如何使用降維技術（如主成分分析 PCA）來簡化數據，提升模型效率。 實踐項目驅動： 本書貫穿瞭多個精心設計的實戰項目，涵蓋瞭不同的應用領域。例如，你可能需要構建一個模型來預測房價，識彆垃圾郵件，分析用戶行為，或者對圖像進行簡單的分類。這些項目將讓你在解決真實世界問題的過程中，全麵體驗機器學習的完整流程。 4. 強調動手能力與獨立解決問題的能力： 本書最大的特色在於其極強的實踐導嚮。我們堅信，學習機器學習的最佳方式就是動手去“做”。因此，本書中的每一個概念講解都會伴隨相應的代碼示例，並鼓勵讀者積極嘗試、修改和擴展代碼。我們還提供瞭一些練習題和挑戰，幫助讀者鞏固知識，培養獨立思考和解決問題的能力。學習完成後，你將不僅能理解機器學習的基本原理，更能自信地運用Python來開發自己的機器學習應用。 5. 聚焦關鍵技術棧： 本書將重點介紹Python在機器學習領域最核心、最常用的庫，包括： NumPy： 用於高效的數值計算，是處理數組和矩陣的基礎。 Pandas： 用於數據處理和分析，提供瞭強大的數據結構（DataFrame）和數據操作工具。 Matplotlib / Seaborn： 用於數據可視化，幫助你直觀地理解數據和模型結果。 Scikit-learn： 這是Python中最流行的機器學習庫之一，包含瞭大量預先實現的機器學習算法、數據預處理工具和模型評估方法。本書將充分利用Scikit-learn，讓你能夠快速構建和訓練模型，而無需從零開始實現復雜的算法。 本書的學習路綫圖： 本書的學習將遵循一個邏輯清晰的路徑，確保你在每一步都能有所收獲： 第一部分：Python編程基礎 環境搭建： 快速指南，讓你輕鬆配置Python開發環境（例如，使用Anaconda）。 Python入門： 變量、數據類型、運算符、控製流（條件語句、循環）、函數、模塊。 數據結構： 列錶、元組、字典、集閤，以及它們在數據處理中的應用。 文件操作： 如何讀寫文件，為加載數據做準備。 第二部分：機器學習核心概念與工具 NumPy實戰： 數組操作、廣播機製、數學函數。 Pandas數據處理： Series和DataFrame的創建、索引、切片、數據清洗、缺失值處理、閤並與連接。 數據可視化： 使用Matplotlib和Seaborn繪製各種圖錶，探索數據特徵。 機器學習概述： 監督學習、無監督學習、模型訓練與預測的基本流程。 第三部分：監督學習算法實踐 綫性迴歸： 原理、實現與應用，預測房價示例。 邏輯迴歸： 原理、實現與應用，垃圾郵件分類示例。 決策樹： 原理、實現與應用，信用評分示例。 模型評估與選擇： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、混淆矩陣、交叉驗證。 模型調優： 正則化、網格搜索。 第四部分：無監督學習與進階主題 K-Means聚類： 原理、實現與應用，客戶分群示例。 主成分分析（PCA）： 原理、實現與應用，數據降維。 （可選）更復雜的模型入門： 可能會簡要介紹支持嚮量機（SVM）或集成學習（如隨機森林）的基本概念。 第五部分：項目實戰 綜閤案例分析： 將所學知識應用於一個或多個更復雜的實際項目，從數據獲取到模型部署（概念性介紹）。 學習資源與進階建議： 如何繼續深入學習，掌握更高級的算法和技術。 閱讀本書，你將收獲： 紮實的Python編程基礎，能夠勝任數據科學領域的基本編程任務。 清晰的機器學習概念理解，不再被晦澀的術語所睏擾。 熟練運用Pandas、NumPy、Scikit-learn等核心工具，高效地進行數據處理和模型構建。 獨立完成小型機器學習項目的能力，能夠將理論知識轉化為實際的解決方案。 對人工智能和機器學習領域的信心和興趣，為未來的深入學習打下堅實基礎。 《零起點Python機器學習快速入門》是一次為你量身定製的學習之旅。我們相信，通過本書的引導，你將能夠 confidently 踏入機器學習的殿堂，並在這個充滿機遇的領域中，開啓你的精彩篇章。現在，就讓我們一起，從零開始，探索機器學習的無限可能！

评分☆☆☆☆☆

剛翻瞭幾頁，就被這書的排版和圖示吸引住瞭。相比於市麵上那些動輒鋪天蓋地的理論和公式，這本書顯得格外“接地氣”。比如，它在介紹第一個概念時，不是直接拋齣數學定義，而是先用一個大傢都能理解的生活場景來類比，然後慢慢引齣背後的原理。這一點對於我這種純小白來說，簡直是救星。我之前嘗試過幾本機器學習的書，但每次看到一堆符號和定理，腦袋就嗡嗡作響，實在提不起興趣。這本書的引入方式，就像是有人在旁邊耐心教你，每一步都走得很穩，讓你有信心跟下去。而且，它在講解每個算法的時候，都配有清晰的流程圖，這對於理解算法的執行邏輯非常有幫助。不像有些書，光是文字描述，看瞭半天都不知道到底是怎麼迴事。這本書的圖文結閤做得非常好，閱讀體驗很流暢，一點也不會覺得枯燥。感覺這本書不僅僅是教你知識，更是在培養你對機器學習的興趣。期待後麵能看到更多這樣生動形象的講解。

评分☆☆☆☆☆

我最看重一本書的實用性，尤其是在學習技術類書籍的時候。這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有故弄玄虛，而是直接切入核心，告訴你怎麼做。書中提供的代碼示例非常詳細，而且可以直接運行，這對於我這種喜歡動手實踐的人來說太重要瞭。我之前學編程的時候，很多書上的代碼隻是“示意性”的，真正自己敲一遍纔發現問題一大堆。這本書的示例代碼，從導入庫到數據預處理，再到模型訓練和評估，每個環節都考慮到瞭，而且都有詳細的注釋，讓你明白每一行代碼的含義。更重要的是，它還提供瞭如何將這些代碼應用到實際問題中的思路和方法。比如，它在介紹一個分類算法時，會舉一個實際的例子，比如如何用它來預測用戶是否會流失，並給齣瞭完整的實現步驟。這種“教你用”而不是“教你是什麼”的方式，讓我覺得學到的知識是立竿見影的，可以直接運用到自己的項目或者工作中去。這種直接的反饋，能極大地增強學習的動力和信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受就是“條理清晰”。很多技術書籍，尤其是涉及多個知識點的時候，容易齣現結構混亂、前後呼應不上的問題。但這本書的章節安排和知識點串聯做得相當好。它從最基礎的概念講起，然後逐步深入，每個章節都在前一章的基礎上進行拓展和深化。讀起來一點也不會覺得突兀，仿佛是在跟著一條清晰的脈絡在前進。而且，它在講解每個算法或者技術時，都會先說明它要解決的問題，然後再介紹它是如何解決這個問題的，最後還會給齣一些注意事項或者優化建議。這種“問題-方法-實踐”的模式，非常有助於理解。不像有些書，上來就講一堆理論，你都不知道這個理論是用來乾嘛的。這本書的好處在於，它能讓你始終清楚自己學到的東西有什麼用，能解決什麼問題。這種清晰的邏輯結構，對於我這種初學者來說，是建立正確知識體係的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是這本書在介紹機器學習模型的深度和廣度上取得瞭很好的平衡。它沒有隻停留在錶麵，泛泛而談，而是選擇瞭一些最常用、最核心的模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機以及基礎的神經網絡，然後對每個模型進行瞭相對深入的講解。講解的內容不僅包括模型的工作原理，還涵蓋瞭模型的優缺點、適用場景以及一些調參技巧。這對於我來說，意味著我不需要花費大量的時間去閱讀十幾本書來瞭解這些基礎模型。這本書就像是一個濃縮精華，讓我能快速地掌握主流模型的核心要點。並且，它還在講解每個模型時，穿插瞭關於“為什麼”以及“什麼時候用”的思考，這比單純的“怎麼用”更有價值，能幫助我建立更宏觀的機器學習知識框架。

评分☆☆☆☆☆

作為一名有一定編程基礎但對機器學習知之甚少的讀者，這本書的節奏感把握得相當到位。它沒有一開始就堆砌大量的專業術語，而是循序漸進，將機器學習中的核心概念，如特徵工程、模型評估、交叉驗證等，以一種易於理解的方式呈現齣來。我特彆喜歡書中對一些統計學和綫性代數概念的“按需講解”，而不是一次性拋齣所有相關的數學背景，這樣避免瞭初學者被過多的數學知識嚇退。它在需要用到某個數學原理時，纔會簡要地迴顧或解釋，讓讀者能即時理解其在機器學習中的作用。這種“即時學習”和“應用驅動”的學習方式，讓我覺得學習過程非常高效。而且，書中通過大量的小練習和思考題，鼓勵讀者主動去思考和實踐，而不是被動地接受信息。這些小練習雖然不復雜，但能幫助鞏固剛學到的知識點，加深理解。